简介 Canny 边缘检测算法 是 John F. Canny 于 1986年开发出来的一个多级边缘检测算法，也被很多人认为是边缘检测的 最优算法，它是由很多步构成的算法。最优边缘检测的三个主要评价标准：低错误率: 标识出尽可能多的实际边缘，同时尽可能的减少噪声产生的误报。高定位性: 标识出的边缘要与图像中的实际边缘尽可能接近。最小响应: 图像中的边缘只能标识一次。算法过程
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2024-01-17 10:41:17
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文章目录一、什么是边缘检测&如何边缘检测二、算法理论简介2.1 Sobel算子2.2 canny三、opencv实现3.1 Sobel算子3.2 Canny算法 一、什么是边缘检测&如何边缘检测 边缘是图像强度函数快速变化的地方
如何检测边缘：
建议在求导数之前先对图像进行平滑处理。二、算法理论简介2.1 Sobel算子中心点 f(x, y) 是
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2024-04-01 21:56:29
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本文内容主要来源于江大白老师主讲的《AidLux智慧安防实战训练营》。对于很多算法初学者而言，很多困惑于“一个项目该如何落地”，“没有GPU的情况下如何去训练模型”，“如何看到模型训练后在边缘设备上的效果”等问题。而本次训练营全程“硬菜”，保姆式教学，以“基于YoloV5+目标追踪算法的越界识别项目”，图文并茂讲述了如何从开始的数据清洗到边缘设备部署。所谓“实践出真知”，“工欲善其事，必先利其器”
2.1.1 概述l 是递归贝叶斯滤波的一种实现l 以高计算量为代价换取能表示任何一种分布形式l 用随机样本表示，用一组加权样本表示后验l 在局部化的背景下，粒子根据运动模型进行传播，然后根据观察结果的可能性对它们进行加权，在重新采样的步骤中，新粒子的绘制概率与观察到的可能性成正比l 从存储成本和对不断变化的信号特性的快速适应的角度来看，可
SUSE工程与创新总裁Thomas Di Giacomo探索了边缘计算如何与开源紧密结合。以下为正文：仅仅在6年前创建了的Kubernetes，但在过去的几年中，该技术已成为容器编排和管理系统的必备标准，并且其使用在全球范围内以惊人的速度增长。Kubernetes和云原生技术支持广泛的应用程序，因为它们充当了众多开源创新的可靠连接机制，从支持各种类型的基础架构到添加AI / ML功能，到使开发人员
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2024-07-30 12:58:06
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作者：半壶砂 这里涉及拦截导弹的自动跟踪。最近，看到了一个挺有趣的自动跟踪算法，一个Python的简单模拟版本，分享给大家。自动追踪算法，在我们设计2D射击类游戏时经常会用到，这个听起来很高大上的东西，其实也并不是军事学的专利，在数学上解决的话需要去解微分方程。这个没有点数学基础是很难算出来的。但是我们有了计算机就不一样了，依靠计算机极快速的运算速度，我们利用微分的思想，加上
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2023-12-06 20:41:08
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通常在进行边缘检测之后，需要通过边缘跟踪来将离散的边缘串接起来，常使用的方法为：边缘跟踪和区域生长两种方法。边缘跟踪又分为八邻域和四邻域两种，具体原理可以参考残影、的博客。实现步骤：1、灰度化并进行Canny边缘检测2、按照预先设定的跟踪方向（顺时针）进行边缘跟踪3、每次跟踪的终止条件为：8邻域都不存在轮廓这里需要理解的点：代码中为什么更新当前方向时，需要curr_d -= 2，原因如下：一次八领
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2024-08-12 17:02:02
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前言知道大家最关心有没有开源代码了？当然是有了，不仅有代码，连模型一并奉上，请访问如下方案链接，获取完成方案：https://git.openi.org.cn/tjulitianyi/YOLOV4_Pedestrian_Tracking_and_Social_Distance_Judgment_video_CANN目前方案是基于昇腾官方仓库案例进行的二次开发，参考了众多开源代码，因不能一一记清，未
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2024-09-01 19:43:15
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目标跟踪python代码 Contact tracing is the name of the process used to identify those who come into contact with people who have tested positive for contagious diseases — such as measles, HIV, and COVID-19.
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2023-11-20 21:59:26
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文章目录前言python下实现导入必要的库加载视频并获取第一帧选择ROI和创建跟踪器创建跟踪器实现目标跟踪C++下实现导入必要的头文件加载视频并获取第一帧矩形框选取ROI和创建跟踪器创建跟踪器逐帧实现目标跟踪总结 前言opencv目标跟踪：是指利用计算机视觉技术，对视频中的目标进行跟踪，实现通过关键帧或选定参考模型，按照预先设定的规则，对视频序列中的目标进行无监督跟踪或有监督跟踪的一种目标检测技术
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2023-08-11 19:17:21
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边缘保留滤波高斯模糊只考虑了权重，只考虑了像素空间的分布，
没有考虑像素值和另一个像素值之间差异的问题，如果像素间差异较大
的情况下（比如图像的边缘），高斯模糊会进行处理，但是我们不需要
处理边缘，要进行的操作就叫做边缘保留滤波（EPF）两种操作高斯双边差异越大，越会完整保留若是高斯模糊，则整体都会模糊掉，实现滤镜效果。 用高斯模糊像是开滤镜，双边模糊像是加美颜。def bilateralFilt
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2023-06-27 10:58:46
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1、Canny算法2、Sobel算法3、Prewitt算法一、Canny算法 Canny算法是一种经典的边缘检测算法，它在图像中寻找梯度的极大值来检测边缘，并通过非极大值抑制和双阈值处理来提高检测结果的准确性和稳定性。它通常能够较好地检测出图像中的边缘。Canny算法对噪声有较好的抑制效果。 在实际应用中，可以根据具体
边缘检测1D、2D非最大抑制在二维的情况下，这可以通过检查最接近梯度方向的两个相邻像素来实现。滞后阈值法（两个阈值）边缘振幅大于较高阈值的点立即被接受为安全的边缘点。边缘振幅小于下阈值的点会立即被拒绝。在两个阈值之间具有边缘振幅的点通过一条路径连接到安全的边缘点，其中所有点的边缘振幅都高于较低阈值的边缘振幅才被接受。亚像素精度边缘检测 在得到像素级边后，提取具有亚像素精度的边：我们可以将一个二次曲
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2023-09-17 00:43:40
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前言利用Python实现OpenCV目标跟踪。废话不多说。让我们愉快地开始吧~开发工具Python版本： 3.6.4相关模块：cv2模块；以及一些Python自带的模块。环境搭建安装Python并添加到环境变量，pip安装需要的相关模块即可。目标跟踪指的是对视频中的移动目标进行定位的过程。在如今AI行业有着很多应用场景，比如监控，辅助驾驶等。帧之间差异通过计算视频帧之间的差异(即考虑背景帧和其他帧
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2023-09-26 11:53:38
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在本教程中，我们将学习如何基于 Opencv 和 Python 实现对象跟踪。首先必须明确目标检测和目标跟踪有什么区别：1.目标检测是每一帧每一帧的检测。2.对象跟踪会逐帧跟踪，但会一次又一次地保留对象所在位置的历史记录我们将首先讨论对象检测，然后讨论如何将对象跟踪应用于检测。1.有哪些可能的应用？可能有不同的应用，例如，计算某个区域有多少人，检查传送带上有多少物体通过，或者计算高速公路上的车辆。
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2023-08-07 12:14:31
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文章目录学习目标了解Sobel算子，Scharr算子和拉普拉斯算子掌握canny边缘检测的原理及应用一、边缘检测的原理1、基于搜索2、基于零穿越二、Sobel检测算子1、原理及方法论述2、应用三、Laplacian算子四、canny边缘检测1、Canny算法的原理2、应用总结：1、边缘检测的原理（1）基于搜索（2）基于零穿越2、Sobel算子【实际应用】（1）基于搜索的方法获取边界（2）cv2.
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2024-06-11 10:35:40
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原标题：Python图形化界面入门教程 - OpenCV图像平滑在这篇OpenCV文章中，我们将学习使用双边滤波的OpenCV图像平滑。OpenCV 提供了四种模糊技术，但其本质上还是在卷积。第一个是使用平均，第二个是使用高斯模糊，三个是使用中值模糊。第四个也就是本文的双边滤波。双边滤波(Bilateral filter)是一种非线性的滤波方法，是结合图像的空间邻近度和像素值相似度的一种折衷处理，
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2023-11-09 00:00:38
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返回Opencv-Python教程Canny图像梯度 反映的是图像像素值的变化过程，不管变化大小都考虑在内，所以Sobel，Laplacian变换得到的是一个多级灰度图。边沿检测也可以看做是图像梯度的一种延伸，不过边沿检测更注意图像的“边沿”部分，图像梯度变化较小的部分会被忽略，只有较大变化的部分保留下来。今天要介绍的canny边沿检测有低错误率、很好地定位边缘点、单一的边缘点响应等优点
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2023-07-28 20:43:32
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在该文将介绍基本的几种应用于边缘检测的滤波器,首先我们读入saber用来做为示例的图像#读入图像代码,在此之前应当引入必要的opencv matplotlib numpy
saber = cv2.imread("saber.png")
saber = cv2.cvtColor(saber,cv2.COLOR_BGR2RGB)
plt.imshow(saber)
plt.axis("off")
pl
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2023-09-21 16:30:46
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10.python-opencv边缘检测与人脸检测应用 文章目录10.python-opencv边缘检测与人脸检测应用前言一、完整代码二、部分代码说明图片处理部分轮廓检测部分人脸检测及处理部分结果展示 前言本章主要介绍如何在人脸区域张贴图像，主要思路为：首先检测到人脸区域，对于要张贴的图像进行轮廓检测，检测到轮廓后在人脸区域绘制轮廓，并将洛阔中的图像张贴到人脸区域。一、完整代码import cv2
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2023-08-08 10:49:05
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